柔性机器人碰撞动力学建模与仿真研究

"本文档主要探讨了人工智能领域中的机器学习技术在柔性机器人碰撞动力学建模及仿真的应用。" 在当前的技术发展趋势下，机器人正在向着高速、高精度、轻量化和大规模化的方向发展，这使得柔性机器人和多机器人协作的问题变得越来越重要。然而，这一过程中经常遇到的一个问题是机器人与环境或与其他机器人之间的碰撞问题。柔性机器人因其结构的特殊性，碰撞动力学的研究成为机器人学和多体动力学领域的热点话题。 本文博士论文深入研究了柔性机器人在与工作环境碰撞时的动力学行为，这对于理解和控制柔性机器人的动态性能具有重要意义。所考虑的系统由n个细长柔性连杆组成，这些连杆通过旋转关节连接。系统动力学的描述采用4x4的齐次变换矩阵来表示其运动学，同时采用了假设模式方法来描述连杆的挠度。 为了精确描述柔性机器人受到外部冲击时的动态特性，论文引入了脉冲势能的概念，并在此基础上建立了一套广义的冲击动量方程。这套方程能够全面地描述在遭受环境（如地面或其他移动物体）碰撞时，柔性机器人的动态响应。 碰撞动力学模型的建立对于模拟真实世界中机器人可能遇到的各种复杂情况至关重要，例如机器人在执行任务时可能与障碍物的偶然接触，或者在多机器人协作中如何避免或处理相互间的碰撞。此外，这种建模方法也为控制器设计提供了理论基础，使得机器人能够在碰撞后迅速恢复稳定，或者在设计中考虑到碰撞的潜在影响，从而优化其运动策略和安全性。 通过对柔性机器人碰撞动力学的深入研究，我们可以为机器人控制系统设计更先进的算法，提升机器人的自主性和适应性，尤其是在复杂的工业环境或者人机交互场景中。同时，仿真技术的应用也使得在实际操作前就能预测和评估机器人的行为，减少实验成本，提高研发效率。 这篇论文的工作为人工智能和机器学习在解决柔性机器人碰撞问题上的应用提供了理论依据和技术支持，为未来开发更加智能、灵活且安全的机器人系统奠定了坚实的基础。